モデルバージョンのダウンロード

W&B Python SDKを使用して、Model Registryにリンクされたモデルアーティファクトをダウンロードします。モデルのダウンロードは、将来モデルのパフォーマンスを評価したり、データセットで予測を行ったり、モデルをプロダクションに送り込んだりする場合に特に有用です。

備考

あなた自身がモデルを再構築し、逆シリアル化し、作業できる形式にするための追加のPython関数やAPIコールを提供する責任があります。

W&Bは、モデルカードでモデルをメモリにロードする方法を文書化することを提案しています。詳細については、Document machine learning modelsページを参照してください。

<>内の値を自分のものに置き換えてください：

import wandb

# runを初期化
run = wandb.init(project="<project>", entity="<entity>")

# モデルにアクセスしてダウンロードします。ダウンロードされたアーティファクトへのパスを返します
downloaded_model_path = run.use_model(name="<your-model-name>")

次に示す形式の1つを使用してモデルバージョンを参照できます：

• latest - 最新のリンクされたモデルバージョンを指定するにはlatestエイリアスを使用します。
• v# - v0、v1、v2などを使用して、Registered Modelの特定のバージョンを取得します。
• alias - あなたやチームがモデルバージョンに割り当てたカスタムエイリアスを指定します。

可能なパラメータおよび戻り値の詳細については、APIリファレンスガイドのuse_modelを参照してください。

例: ログされたモデルをダウンロードして使用する

例えば、次のコードスニペットではユーザーがuse_model APIを呼び出しました。取得したいモデルアーティファクトの名前とバージョン/エイリアスを指定し、APIから返されたパスをdownloaded_model_path変数に保存しました。

import wandb

entity = "luka"
project = "NLP_Experiments"
alias = "latest"  # モデルバージョンのセマンティックニックネームまたは識別子
model_artifact_name = "fine-tuned-model"

# runを初期化
run = wandb.init()
# モデルにアクセスしてダウンロードします。ダウンロードされたアーティファクトへのパスを返します

downloaded_model_path = run.use_model(name=f"{entity/project/model_artifact_name}:{alias}")